关于职位作为一名专注于视频推荐系统的机器学习工程师，您将在塑造和增强我们的内容发现平台方面发挥关键作用。您的重点将放在开发和优化驱动我们的视频推荐系统的机器学习组件上，特别是在建模、特征工程、数据管道和业务指标优化方面，最终推动用户参与度和满意度。
职责:
数据管道开发: 设计、实施和优化稳健可扩展的数据管道，以收集、处理和存储大量用户行为数据。与跨职能团队合作，确保数据管道与现有系统和数据库的无缝集成。
特征工程: 开发和实施创新的特征工程技术，从原始数据中提取有意义的洞察力。与数据科学家和其他工程团队密切合作，识别和创建改进我们推荐模型性能的相关特征。
用户行为建模: 基于用户与视频内容的互动构建复杂的用户行为模型。利用机器学习算法分析和预测用户偏好、参与模式和内容消费行为。优化和微调算法以提高准确性、相关性和用户体验。积极识别和解决与数据质量、模型漂移或系统性能相关的任何问题。
要求:
计算机科学、机器学习或相关领域的硕士或博士学位。
至少3年的开发经验，深入了解机器学习技术（重点是推荐系统）。
对机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch）和数据处理工具（如Apache Spark）有深刻的理解。
对新兴技术有浓厚的兴趣，并在分析和解决问题的技能方面有良好的记录。
优秀的沟通、团队合作和项目管理能力备受重视。
具备提升我们业务至新高度的韧性和决心。 
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